本周学习目标



分布式系统使用到的中间件及其原理：CAP原理；数据存储——分布式关系型数据库和nosql数据库；分布式数据一致性解决方案——zookeeper等配置管理中心；大量数据的检索——搜索引擎；以及一个nosql解决方案的应用举例。

分布式关系型数据库

关系型数据库的特点：ACID，但当数据量不断增加时，数据库存储及访问瓶颈很容易出现，同时如何提高关系型数据库的可用性？

为提高数据库的存储量，可以对数据库进行分库分表，使用什么样的规则进行分库分表？避免查询时同时查多个库和多个表，导致分页处理很困难。分库分表前已经预先估算了可能的存储量，那么如何进行扩容？估计一个最大分库个数后，让业务使用逻辑上的分片连接，与真实的物理连接建立一张映射表。

NOSQL数据库

可支持大数据量存储，可线性伸缩，能够保证数据的最终一致性，且数据均有副本，保证了可用性。常用的nosql数据库是如何保持可用性和一致性的呢？

Cassanddra使用投票选举的方式保证对外的返回一致，用户可以访问任意一个节点，任意一个节点上都有路由表确定数据应该存放到哪几个节点上，然后又该节点进行写入，如果有超过半数的节点写入成功，就认为是写入成功了。

Hbase使用Hmaster进行路由选择，告诉应用程序应该连接哪个HRegionServer进行写入或者读取，如果Hmaster是单节点的话则存在可用性问题，因此Hmaster也是一个集群，通过zookeeper进行管理。

ZOOKEEPER

分布式一致性的解决方案，使用Zab协议进行选举。集群中有一个leader，应用程序发起请求后，接收到请求的follwer向leader发起请求，leader生成提案询问所有的follower，当所有follower进行了ack确认后，leader把选举结果commit到所有的follower上，这样每个节点上就存有一致的数据了。